matlab中，两个随机变量分别是威布尔分布和beta分布，已知他们的联合分布函数，如何得到样本

可以使用逆变换抽样方法来从已知的联合分布函数中生成样本。具体步骤如下：

1. 对威布尔分布和Beta分布分别进行逆变换，得到它们的累积分布函数的反函数。
2. 生成两个均匀分布的随机数，作为威布尔分布和Beta分布的累积分布函数的自变量。
3. 分别将这两个随机数带入威布尔分布和Beta分布的累积分布函数的反函数中，得到对应的样本值。

具体代码实现如下（以威布尔分布和Beta分布的联合分布函数为例）：

% 威布尔分布的参数
a = 2;
b = 3;

% Beta分布的参数
alpha = 1;
beta = 2;

% 联合分布函数
F = @(x,y) 1 - exp(-(x./a).^b) .* (1-y).^alpha .* y.^(beta-1);

% 对威布尔分布进行逆变换
invF1 = @(u) a .* (-log(1-u)).^(1/b);

% 对Beta分布进行逆变换
invF2 = @(u) betainv(u,alpha,beta);

% 生成样本
n = 1000; % 样本数量
u1 = rand(n,1); % 生成均匀分布的随机数
u2 = rand(n,1);

x = invF1(u1); % 对威布尔分布进行逆变换
y = invF2(u2); % 对Beta分布进行逆变换

% 绘制样本直方图
hist3([x,y],'CdataMode','auto','Nbins',[20,20]);
xlabel('X'); ylabel('Y');

运行以上代码，即可得到从联合分布函数中生成的样本。注意，这里使用了Matlab内置的`betainv`函数来进行Beta分布的逆变换。如果没有该函数，可以使用其他方法来进行逆变换。